electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xsna-sex-age-eco-nb-children-in-employment-by-sex-age-and-economic-act

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的童工统计数据，专注于欧洲地区。数据集涵盖20个欧洲国家，时间跨度为1995年至2025年，共包含2,996个观测值。核心指标为“按性别、年龄和经济活动划分的就业儿童数量（以千计）”，数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过过滤以仅包含欧洲国家。数据集包括国家代码、来源、指标、性别分类、年龄分类、经济活动和观测值等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据以年度频率发布，并包含数据质量注释，如观测状态和系列中断说明。This dataset contains 2,996 observations of child labour data across 20 Europe countries, spanning 1995–2025, covering 1 distinct indicator: Children in employment by sex, age and economic activity (thousands). It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), with data pulled via REST API and filtered to European countries. The dataset includes fields such as country code, source, indicator, sex disaggregation, age classification, economic activity, and observed values, and is designed for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Data is annual and includes quality flags like observation status and series breaks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集依托国际劳工组织（ILO）下属ILOSTAT数据库的REST API构建，通过请求指标代码CLD_XSNA_SEX_AGE_ECO_NB获取原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤。ILOSTAT对各国劳动力调查的微观数据采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调，并在source.label字段中标注数据来源以确保可追溯性。最终由Electric Sheep Europe团队重新打包为标准化格式，提供了2,996条观测记录，覆盖20个欧洲国家，时间跨度从1995年至2025年，聚焦于儿童就业这一关键社会议题。

特点

数据集的核心特点在于其精细的多维分类结构，除了基础的地理区域（ref_area）和时间（time）维度外，还包含性别（sex）、年龄段（classif1）和经济活动部门（classif2）三个分层变量，允许进行交叉分析。数据以年频率发布，并附有观测状态标志（obs_status）和注释信息（note_indicator），便于用户识别数据质量和序列中断等异动情况。每个观测值均为以千人为单位的数值，支持从总体到细分群体的多层次探索，为研究欧洲地区儿童劳动参与模式提供了可靠的数据基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数一键加载数据集，无需手动处理下载与解析流程。加载后，数据以Pandas DataFrame形式呈现，便于使用熟悉的工具进行后续分析。典型操作包括根据国家代码过滤特定国家的时间序列数据、按指标代码排序以观察单一指标随时间的变化趋势，或通过透视表构建国家×年份的矩阵视图。数据集内所有列名均遵循ILOSTAT标准命名规范，且包含中英文标签列，降低了数据理解的难度，适合进行时间序列预测和分类回归等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

儿童参与经济活动是衡量社会可持续发展与劳工权益保障的关键指标之一，尤以童工问题为全球政策制定者与学术界所高度关注。国际劳工组织（ILO）作为劳动统计的权威机构，其ILOSTAT数据库提供了系统化的跨国可比数据。在此背景下，由Electric Sheep Europe于2025年重新整理的欧洲童工就业数据集应运而生，该数据集涵盖1995至2025年间20个欧洲国家的2,996条观测值，聚焦于按性别、年龄及经济活动分类的就业儿童人数（以千计）。其核心研究问题在于解析欧洲区域内童工现象的分布特征与时间演化趋势，为劳动经济学、公共政策评估及可持续发展目标（SDG）的监测提供结构化数据支撑。该数据集的发布显著降低了获取高质量ILOSTAT子集的门槛，推动了机器学习与时间序列分析在劳工研究中的跨界应用。

当前挑战

该数据集所应对的领域难题在于儿童就业数据的碎片化与可比性困境。各国基于不同调查框架（如劳动力调查、家计调查）及统计口径收集数据，导致跨国对比面临方法论不一致的挑战。ILO虽通过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化，但数据仍存在断裂序列、标记为“不可靠”或“临时”的记录，这些质量标记在分析中必须审慎处理。构建过程中，本数据集从ILOSTAT API原始检索并仅保留欧洲国家子集，面临多重筛选、维度对齐及缺失值管理的复杂性。此外，数据按年频发布且存在多来源竞争，ILO仅保留“最优来源”的策略虽然提升了可靠性，却可能导致时间序列的中断与信息遗失，对模型稳定性与政策推论的精确性构成隐性挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了来自国际劳工组织ILOSTAT数据库的欧洲20个国家1995至2025年间的儿童就业数据，涵盖性别、年龄和经济活动的细分维度，共计2996条观测记录。研究者常将其用于时间序列分析与面板数据建模，以追踪欧洲地区儿童劳动参与率的长期演变趋势。通过构建国家-年份交叉矩阵，可系统比较不同国度及区域内儿童就业的结构性特征，揭示性别差异、年龄分布及经济部门分布的内在规律。该数据集亦为机器学习中的回归与分类任务提供了优质素材，用于预测儿童就业率的变化走向或识别影响童工现象的关键社会经济学因素。

实际应用

该数据集在实际应用中展现出多维价值。政策制定者可依据其细化至性别与年龄层级的数据，靶向设计针对弱势儿童群体的社会援助项目，例如为特定经济产业中高比例的童工群体开展职业培训与教育补偿。国际组织如ILO利用此类数据监测各国在消除最恶劣形式童工方面的进展，并评估国家劳动法律法规的实施效果。数据分析师与公民科学家亦能凭借数据集规范的模式和清晰的元数据，快速搭建可视化仪表盘或发布年度报告，向公众传达儿童劳动的严峻性，从而提升社会关注度并倡导负责任的消费与生产实践。

衍生相关工作

该数据集衍生出一系列具有显著影响的学术与工具性工作。基于ILOSTAT基础数据，学者们构建了综合性的儿童劳动脆弱性指数，将就业率与教育获取、家庭收入等多维指标耦合，形成更全面的风险评估模型。在方法论层面，研究者开发了针对稀疏面板数据的插值与预测技术，以应对部分国家年份数据缺失的挑战。数据集的标准化封装（Parquet格式、HuggingFace Dataset接口）则启发了Electric Sheep等项目构建统一的欧洲数据层，推动跨来源数据的融合与ML-Ready管道的建设。此类工作不仅提升了儿童劳动统计的可获取性，也为劳动经济学与社会政策分析领域的数据基础设施革新提供了范本。